复旦大学 工程博士，“科学探索奖”获得者张凡：做科研，没有捷径可走

凌晨三点起身处理邮件，早上八点出现在实验室，晚上十点披着一身夜露回家。这便是复旦大学化学系教授、博士生导师张凡最为寻常的一天。

“很多合作方和投稿的编辑部都在国外，总会有时差，凌晨起来处理一波邮件，白天就可以多把时间花在科研上。”面对不断蹦出新消息的电脑，张凡呷了一口苏打水，笑着解释为何要每天凌晨起身工作。多年来，每周80小时的工作强度让他落下慢性胃炎的毛病，所以他在办公室常年储备苏打水——喝碱水以中和胃酸，可以养胃。

十多年来，张凡课题组在近红外化学探针制备、成像仪器搭建以及活体荧光寿命成像技术等方面实现了一次次突破，为生物医学分析研究做出重大贡献。9月15日，2022年“科学探索奖”获奖名单公布，张凡以其在分析化学领域的卓越表现脱颖而出。

丰硕的科研成果背后，谦虚和勤勉是张凡一路前行的坚守。他的理想很大，“要做最好的科研”，而他也相信，“捷径是走不通的，唯有脚踏实地”。

张凡

打开透视人体的一扇“窗”

张凡将自己的研究总结为“活体深组织红外光学成像窗口”的探索。

形象地来说，就是他开发了一种新技术，就像打开一扇观察人体内部的窗口——只需静脉注射会发光的近红外荧光分子“探针”，即可自动定位到某个器官、肿瘤或是血管，再通过对人体没有伤害的光学成像仪器，就能隔着皮肤和肌肉组织直观清晰观察到肠道的蠕动、肿瘤的边缘、细胞的游走等等——不是静态的“照片”，而是动态的“视频”。

张凡团队目前已开发30余种不同功能的近红外分子探针

所谓近红外荧光分子“探针”，并非一种针状物体，而是一种化学合成的物质，看不见摸不着，却在红外光源照射下能够发出肉眼不可见的长波红外信号。这类“探针”注射入活体后可被自然代谢排出体外，安全性高，可以满足生物医学分析的动态探测要求。到目前为止，张凡团队已经开发了超过30种不同功能的近红外分子探针，为生物医学转化提供了可能。

能实现这一效果，实属不易。此前，光学成像多使用可见光区（400~700nm）和近红外一区（NIR-I, 700 ~900nm）的荧光，但由于这一波段在生物组织中具有较高的吸收和散射复旦大学 工程博士，其在活体深组织检测中的应用大大受限。张凡团队专注于在近红外二区窗口（NIR-II；1000~）内探索活体深组织成像窗口，并且根据获得的最优窗口开发对应的长波荧光探针和成像仪器，到目前为止已经成功获取了生物体内部多个待测物的动态监测，解决了活体深组织多重定量检测的难题。

这种光学成像技术凭借响应速度快、灵敏度高、无电离辐射的特点，在生命科学和生物医药领域有巨大前景。一方面，由于其即时性、高分辨率、高特异性等检测优势，该技术为精准手术导航技术领域提供了较好的应用前景，能有效避免因为外科医生触诊和目视检查的局限性而导致的恶性组织不完全切除或健康组织不必要切除等问题。另一方面，以活体荧光成像法替代癌症病理诊断使用的活检样本体外检测技术，不仅可以直接避免肿瘤细胞转移的风险，而且也避免了在组织切片、处理和评分过程中可能造成的人为误判的风险，有望成为一种新型的无创肿瘤病理诊断方法。

为推动科研成果产业化，张凡于2021年组织成立上海生物医学检测试剂工程中心并担任主任，将相关荧光成像设备和探针试剂输送至复旦大学华山医院、复旦大学附属肿瘤医院、上海第十人民医院等单位用于临床研究，同时也提供给各大医疗、科研机构用于开展各类临床前研究。

不过，尽管近红外二区成像技术相对于传统的近红外一区成像已经实现了活体组织穿透深度从毫米到厘米级别的跨越，但其在深组织中的空间分辨率仍不足以辨别生物活动细节。未来，张凡团队还将在近红外光学成像分析领域持续发力，期望能进一步提升近红外穿透深度，并能在未来获取生物组织的三维高清成像。

名师门下的“非主流”

正所谓“名师出高徒”，2008年毕业于复旦大学化学系的张凡，博士生导师是中国科学院院士、介孔材料领域的领军人物赵东元教授。

博士期间，赵东元院士给予张凡系统的学术训练

起初，他也跟着赵东元教授一起做无机多孔材料领域的研究，然而很快，他在文献阅读中发现自己真正的兴趣所在——发光材料。令他惊喜的是，赵东元教授得知他的想法后不仅不反对，反而鼓励他大胆跟随兴趣开展研究。

博士期间，张凡正式踏上研究发光材料的道路，所取得的研究成果相继在化学和材料类顶级刊物上发表，并且获得复旦大学优秀博士论文和上海市优秀博士论文称号。赵东元教授不但对他进行系统的学术训练，还将他推荐赴美加入加州大学圣巴巴拉分校美国两院院士Galen 教授课题组继续博士后研究工作。

恰如张凡所说：“尽管我并没有追随赵老师走介孔材料的研究之路，但我科研真正的启蒙还是在赵老师的课题组，有了这种系统的科研训练，才为后续开展独立的科研工作打下了坚实的基础。”在国外博士后工作期间博士后，张凡广泛与各种专业背景的人交流，为他此后不断产出多学科交叉的科研成果做好准备。

2010年，张凡通过复旦大学人才引进计划回归母校。赵东元在给张凡的推荐信上高度评价：“张凡曾是我的博士生，但他在独立工作后并没有沿着自己老师的方向继续跟随，而是不断探索具有特色的新领域，不断鞭策自己要做独特的前沿课题。”

张凡指导学生开展实验

独立工作后的张凡，在近红外二区成像领域专注深耕、攻坚克难，带领团队率先报道了稀土纳米探针、有机小分子探针、生物发光探针、化学发光探针以及稀土配合物探针，在成像技术方面开发了近红外二区荧光寿命成像和长余辉成像方法。这些成果被麻省理工学院David H. Koch首席教授、化学工程系主任Paula 院士和沃尔夫化学奖得主、加州理工大学化学系教授Harry Gray院士等同行评述为“具有重要意义”、“里程碑”、“开辟了新时代”等。与此同时，张凡也主动和材料、医疗领域顶尖的科研团队开展合作，取得诸多突破性进展。

经过多年积累，张凡课题组如今已是一个典型的学科交叉团队，成员来自各个学科，既有化学背景的人合成探针，也有生物医学背景的人做生物检测应用，同时也有光学机械背景的人根据课题需要设计和搭建设备。

“这是一个互相学习、协同合作的过程。只有这样才是真正的学科交叉，而并不是说我们做完自己擅长的部分就交给合作方完成后续的工作。那只能做最浅表的合作，不仅效率慢，而且难以把握新的发现和机会。”在张凡看来，在学科交叉的过程中，要始终保持谦虚谨慎的态度，万不可当甩手掌柜，必须要“亲力亲为”，尽管这个过程充满艰辛。

温文尔雅的“严师”

作为导师，张凡要求自己突破老本行，不断学习新知识，大量阅读文献；从培养学生的角度上，他也希望学生们在课题组中锻炼综合素质，成长为复合型人才。

每年前来报考的研究生很多，但张凡会主动以科研艰辛为由，先劝退一拨。他说，自己对学生要求“非常非常严格”，笑容里透着严肃：“我的学生，一定都是下定决心留在我组里、赶都赶不走的人。”

张凡要求学生每两周提交一份工作汇报，他会当晚全部看完并一一回复意见；对于学生将欲投稿的稿件，他会进行十几二十轮次的不断修改，并且要求学生把所能想到的问题都要在投稿前解决了才能投出；他严格要求学生们，如果在做实验，人就不能离开自己的实验操作装置。

然而，这种严格并非不通人情，而是对学术的高度严谨和对学生的高度负责——定期的工作汇报，是为了让学生加快进度、少走弯路；严格修改学生稿件，是为了不断提高学生的写作能力和分析把控项目的能力；要求学生仔细观察实验过程，是因为反应过程中的很多化学现象正是科研的突破口……

张凡与学生们合影

在许多学生的眼中复旦大学 工程博士，“科学探索奖”获得者张凡：做科研，没有捷径可走，张凡的严格博士，更是身教胜于言传——刚回复旦工作时，他常常搬个板凳坐在学生旁边，耐心地带领学生手把手做实验，用纸笔密密麻麻写下注意事项；他从不规定学生工作时间要达到多久，也从不疾言厉色，但他在实验室忙碌的身影，带动着一批又一批学生。为促进团队交叉学科成果的发展，张凡常常带头先向各行各业的领军人物请教求学，学生读的每一篇文献，他都同步阅读学习，再和学生一起对课题进行设计和推进。

如今，张凡课题组发展成为复旦全校范围内博士后人数最多的一支科研团队。

“从当年简陋的实验室、只有本科生的团队发展到今天，正在有越来越多优秀的同学选择加入我们。”张凡培养的第一个博士后、复旦大学化学系研究员，国家优秀青年科学基金项目获得者凡勇教授说。

凡勇记得自己曾筹备了一篇投稿论文，因春节将近，遂想先搁置已完成90%的工作，等到节后继续。张凡得知后，建议他一鼓作气完成。“张老师总是说，我们的科研创新是和国际同行在竞争，必须要争分夺秒，时不待我，机会稍纵即逝。”为了尽快完成实验、早些将稿件投出，凡勇除夕夜还在实验室忙碌。令他感动的是，张凡也一直陪着他留校攻关，不断讨论实验方案和修改稿件，直到论文投出。

“做科研是没有捷径可走的。走捷径其实往往会不断地走上一条错误的路线，再无奈地碰壁折回原点，而后只能重新起步。”张凡常常与学生们强调脚踏实地的重要性，提醒大家抛弃侥幸心理，规规矩矩、踏踏实实地做研究。

在这条平凡而又不凡的科研探索之路上，张凡将继续坚守初心硕士，勇毅前行。

组稿：校融媒体中心

文字：殷梦昊、姚舟怡

图片：受访者提供

清华创新领军工程博士，智源，“学术派”“清华系”的标签之外

据新华社报道，中共中央政治局常委、国务院总理李强3月13日在北京调研。李强在北京智源人工智能研究院详细了解大模型前沿技术研发情况，察看人工智能产品展示。

一向低调的“学术派”智源走向台前。

但智源在人工智能圈是大名鼎鼎的存在。

2021年3月博士，我国首个超大规模智能模型系统“悟道1.0”发布。3个月后，升级的“悟道2.0”发布，1.75万亿参数，是当时世界最大的人工智能大模型。

彼时，AI风口尚未如此热闹。但“悟道”背后的北京智源人工智能研究院，显然已经嗅到了时代的契机。

作为AI领域第一家新型研究机构，智源研究院注定不平凡。

有意思的是，智源研究院有着浓厚的“老北京”底色。

2018年11月，北京智源行动计划正式发布清华创新领军工程博士在职研究生，北京智源人工智能研究院也一同揭牌成立。

使命清晰，责任重大。智源的定位是，推动北京成为全球人工智能学术思想、基础理论、顶尖人才、企业创新和发展政策的源头。

人，是最重磅的资产。经过周密的分析与筹备，2020年10月，智源研究院将研究方向确定为人工智能的新机遇大模型清华创新领军工程博士，智源，“学术派”“清华系”的标签之外，很快聚集了由各学科大学教授、博士、研究生为主组成的100人顶尖科研力量。

5个月后，我国第一个中文语言大模型面世，取名“悟道”。而国产大模型真正“出圈”被世人熟知，则是2023年3月16日，百度新一代大语言模文心一言正式启动邀测。

去年6月，大模型飓风席卷全球的时候，智源研究院正式推出全面开源的“悟道3.0”模型。

国产大模型江湖，通常容易被划分成几个泾渭分流的流派——大厂派、创业派和学术派，智源研究院正是学术派的代表。

最初，智源研究院就是由清华大学、北京大学、中国科学院、百度、字节跳动等人工智能优势单位共建的非盈利研究机构，一年一度的智源大会也被赞誉为国内“现象级AI内行顶级盛会”。

“学术派”不意味着在市场之外。相反硕士，智源也在以自己的方式拥抱市场。

智源研究院100%控股了北京创新智源科技有限公司（以下简称“创新智源”）。

智源研究院又通过创新智源对外投资了多家企业，包括北京智谱华章科技有限公司（以下简称“智谱AI”）、北京中发展智源人工智能科技发展有限公司、南京冰河物语智能科技有限公司等。

其中，智谱AI就是业内知名的大模型领域清华系独角兽——从清华实验室走出来，并集结了一群清华大牛，CEO张鹏毕业于清华计算机系，总裁王绍兰为清华创新领军博士，清华大学计算系教授唐杰也参与了孵化。

去年10月，智谱AI还曾发布消息称，公司当年已累计获得超25亿元人民币融资。

一位圈内人士对北京商报记者提到，“国内真正了解大模型的技术专家并不多，现在的智谱AI，以及智谱AI‘衍生’出的这批人，他们还是了解大模型的”。

上述业内人士回忆，唐杰曾在分享中提到，大模型不是单纯的有卡有数据就能跑起来的，这中间会存在很多工程上的问题，如果没有真正“跑起来”过，这些问题通常是发现不了的。

北京商报记者 杨月涵 马焕焕